MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6931775524 · doi:10.5683/sp3/tvh0ny

Single-strain behavior predicts responses to environmental pH and osmolality in the gut microbiota

2022· dataset· en· W6931775524 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsmotic shockMicrobiomeGut floraRelative species abundanceMicrobial population biologyIn vivoIn vitroAbundance (ecology)Osmotic pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Changes to gut environmental factors such as pH and osmolality due to disease or drugs correlate with major shifts in microbiome composition; however, we currently cannot predict which species can tolerate such changes or how the community will be affected. Here, we assessed the growth of 92 representative human gut bacterial strains spanning 28 families across multiple pH values and osmolalities in vitro. The ability to grow in extreme pH or osmolality conditions correlated with the availability of known stress response genes in many cases, but not all, indicating that novel pathways may participate in protecting against acid or osmotic stresses. Machine learning analysis uncovered genes or subsystems that are predictive of differential tolerance in either acid or osmotic stress. For osmotic stress, we corroborated the increased abundance of these genes in vivo during osmotic perturbation. The growth of specific taxa in limiting conditions in isolation in vitro correlated with survival in complex communities in vitro and in an in vivo mouse model of diet-induced intestinal acidification. Our data show that in vitro stress tolerance results are generalizable and that physical parameters may supersede interspecies interactions in determining the relative abundance of community members. Importantly, we provide an extensive resource for predicting shifts in microbial composition and gene abundance in complex perturbations. Furthermore, this work highlights the physical environment as a major driver of bacterial composition and the importance of performing physical measurements in animal and clinical studies to elucidate the drivers of shifts in microbiota abundance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,006

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBorealis→Même sujetTransplantation: Methods and Outcomes→Travaux en français237 207→